機器(qì)人(rén)研發的工作(zuò)坊時(shí)代

          01機器(qì)人(rén)時(shí)代的來(lái)臨

随着越來(lái)越多(duō)的機器(qì)人(rén)以及無人(rén)車(chē)出現在我們的日常生(shēng)活，機器(qì)人(rén)時(shí)代已經來(lái)臨。在深入研究機器(qì)人(rén)時(shí)代之前，讓我們首先回顧一下信息科技(jì)的演變。信息技(jì)術(shù)騰飛于20世紀60年代，當時(shí)仙童半導體(tǐ)公司和(hé)英特爾公司通(tōng)過生(shēng)産微處理(lǐ)器(qì)奠定了信息時(shí)代的基礎，随之而來(lái)的是矽谷的爆炸式發展。盡管微處理(lǐ)器(qì)技(jì)術(shù)極大(dà)地提高(gāo)了工業生(shēng)産力，但(dàn)普羅大(dà)衆接觸它的機會(huì)非常有(yǒu)限。

情況在20世紀80年代發生(shēng)了變化，随着個(gè)人(rén)電(diàn)腦(nǎo)的出現，以及後來(lái)的蘋果Macintosh和(hé)微軟Windows的圖形界面（GUI）使得(de)個(gè)人(rén)計(jì)算(suàn)快速普及，規模經濟效應使得(de)個(gè)人(rén)計(jì)算(suàn)的價格大(dà)幅降低(dī)。最終，計(jì)算(suàn)機在全球範圍內(nèi)普及的願景，在2000年左右實現了。

随着科技(jì)行(xíng)業進入機器(qì)人(rén)時(shí)代，我國有(yǒu)着天然的先發優勢。以新能源智能汽車(chē)為(wèi)例，目前中國是最大(dà)的生(shēng)産國，也是最大(dà)的消費國，但(dàn)是我國的自動駕駛技(jì)術(shù)卻沒有(yǒu)走在最前頭，特别是在技(jì)術(shù)研發範式上(shàng)仍然采用手工作(zuò)坊模式。為(wèi)了在機器(qì)人(rén)時(shí)代免于被卡脖子，我們必須大(dà)力投入到自動駕駛以及機器(qì)人(rén)的工業軟件自主化中，以形成生(shēng)産、技(jì)術(shù)快速叠代、消費的閉環。特别是，自動駕駛是機器(qì)人(rén)技(jì)術(shù)的高(gāo)地，應用于新能源智能汽車(chē)的自動駕駛技(jì)術(shù)及其供應鏈經過量産的洗禮後，很(hěn)容易降維到不同的機器(qì)人(rén)行(xíng)業，孵化出無數(shù)的細分機器(qì)人(rén)産業。

形成生(shēng)産、技(jì)術(shù)快速叠代和(hé)消費的閉環的關鍵在于工業軟件，正如芯片行(xíng)業強依賴EDA軟件，機器(qì)人(rén)行(xíng)業技(jì)術(shù)研發的效率也強依賴機器(qì)人(rén)的工業軟件。本文将介紹什麽是機器(qì)人(rén)的工業軟件，以及筆者使用工業軟件提升研發效率的經驗。

02機器(qì)人(rén)研發的手工作(zuò)坊時(shí)代

目前随着新能源車(chē)行(xíng)業在我國的快速崛起，自動駕駛變成了行(xíng)業的香饽饽，各大(dà)車(chē)廠也就自動駕駛技(jì)術(shù)人(rén)才展開(kāi)了激烈的競争。但(dàn)在該領域，我國的人(rén)才儲備與美國差距懸殊。我們做(zuò)過一個(gè)估算(suàn)，中國目前在無人(rén)駕駛領域的人(rén)才儲備不足500人(rén)，而美國的這一數(shù)字可(kě)以達到4000到5000人(rén)。我們将這裏的“人(rén)才”定義為(wèi)對整個(gè)自動駕駛技(jì)術(shù)棧有(yǒu)系統性理(lǐ)解并且能夠深入挖掘至少(shǎo)一個(gè)細分領域的工程師(shī)。

比人(rén)才儲備差距問題更嚴重的是研發範式問題，據筆者了解，國內(nèi)大(dà)多(duō)數(shù)廠商還(hái)停留在手工作(zuò)坊時(shí)代。調試一個(gè)算(suàn)法，然後算(suàn)法集成到一個(gè)系統，到附近的幾個(gè)道(dào)路跑路測，跑出問題了再找出問題，根據問題修複，修複的代碼可(kě)能又帶來(lái)新的問題。很(hěn)多(duō)技(jì)術(shù)點都是通(tōng)過手工的打磨，在一個(gè)地區(qū)測試出來(lái)的成果放在一個(gè)新的環境可(kě)能又會(huì)失效。這種研發方法效率低(dī)、成本高(gāo)、難以規模化生(shēng)産。比如許多(duō)公司會(huì)維護一個(gè)測試車(chē)隊，等待合适的天氣環境進行(xíng)不同的無人(rén)駕駛測試，這樣的測試覆蓋率不可(kě)能高(gāo)。而且一個(gè)在上(shàng)海測試的車(chē)即使在上(shàng)海表現很(hěn)好，換了一個(gè)城市，比如廣州，就可(kě)能出現問題，如果換了一個(gè)國家(jiā)，比如巴黎，可(kě)能就更加難以适應當地環境了。

03機器(qì)人(rén)時(shí)代的工業軟件

機器(qì)人(rén)時(shí)代的工業軟件的一個(gè)例子是自動駕駛研發中的仿真引擎。通(tōng)過在數(shù)字孿生(shēng)環境中的仿真與數(shù)據積累，自動駕駛算(suàn)法研發的效率可(kě)以得(de)到極大(dà)地提升，實現成本最小(xiǎo)化，從而以最優的價格推出最佳的自動駕駛産品，快速實現規模經濟，最終達不可(kě)逾越的高(gāo)技(jì)術(shù)與商業門(mén)檻。與手工作(zuò)坊的範式相比，工業軟件可(kě)以把自動駕駛的研發從勞動密集型升華為(wèi)智慧密集型，降低(dī)投入的同時(shí)提高(gāo)産出。例如，目前的手工作(zuò)坊範式為(wèi)了測試汽車(chē)如何處理(lǐ)大(dà)雪環境，測試團隊可(kě)能需要等待幾個(gè)月，直到大(dà)雪來(lái)臨，然後在路上(shàng)收集物理(lǐ)測試數(shù)據。使用了仿真軟件作(zuò)為(wèi)研發測試引擎後，我們可(kě)以輕易地在數(shù)字孿生(shēng)環境中建造一條道(dào)路并産生(shēng)一個(gè)大(dà)雪場(chǎng)景，然後根據需要産生(shēng)各種高(gāo)質量的測試數(shù)據。

仿真對汽車(chē)行(xíng)業來(lái)說其實并不陌生(shēng)，例如，車(chē)輛(liàng)動态模拟器(qì)已經被廣泛用于開(kāi)發過程中，如轉向系統的開(kāi)發。在自動駕駛軟件研發中，仿真器(qì)已被用于測試和(hé)驗證決策模塊和(hé)路徑規劃模塊。但(dàn)目前的仿真環境缺乏對世界的高(gāo)保真重現。最近，基于遊戲引擎的高(gāo)保真模拟器(qì)已經被開(kāi)發出來(lái)，比如Carla和(hé)LGLVS使用計(jì)算(suàn)機圖形模型、渲染算(suàn)法和(hé)物理(lǐ)模型來(lái)嘗試産生(shēng)一個(gè)高(gāo)保真環境。但(dàn)是目前虛拟環境與現實之間(jiān)的差距還(hái)是過大(dà)：首先，這些(xiē)模拟器(qì)隻提供虛拟城市的地圖，其中的地理(lǐ)和(hé)物理(lǐ)環境特征與真實世界的道(dào)路測試并不相同。其次，移動物體(tǐ)的行(xíng)為(wèi)，如車(chē)輛(liàng)和(hé)行(xíng)人(rén)，都是寫死的，很(hěn)難模仿真正的交通(tōng)參與物的行(xíng)為(wèi)（例如，巴黎行(xíng)人(rén)的行(xíng)為(wèi)可(kě)能與新德裏行(xíng)人(rén)的行(xíng)為(wèi)不同）。最後，這些(xiē)仿真引擎不能很(hěn)好地對傳感器(qì)數(shù)據進行(xíng)高(gāo)保真仿真，因此很(hěn)難産生(shēng)精準的感知數(shù)據。礙于上(shàng)述技(jì)術(shù)限制(zhì)，中國的自動駕駛研發基本仍停滞于手工作(zuò)坊的範式，追求短(duǎn)平快地在市場(chǎng)上(shàng)推出産品。這樣的做(zuò)法在短(duǎn)期內(nèi)讓人(rén)感覺進展很(hěn)快，但(dàn)是在技(jì)術(shù)發展的長跑中很(hěn)容易暴露出效率問題，後繼乏力。

04效率的提升

在實現了很(hěn)真實的結構仿真（傳感器(qì)），物理(lǐ)仿真（車(chē)體(tǐ)模型），以及邏輯仿真（行(xíng)為(wèi)模拟）後，我們對比了物理(lǐ)測試的成本以及仿真測試的成本。物理(lǐ)測試無人(rén)駕駛算(suàn)法的成本約為(wèi)180美元/小(xiǎo)時(shí)，而基于仿真引擎的測試僅為(wèi)2美元/小(xiǎo)時(shí)。在同樣的預算(suàn)下，較之于手工作(zuò)坊的研發範式，工業軟件驅動的研發範式可(kě)以把效率提升兩個(gè)數(shù)量級。目前業界還(hái)有(yǒu)許多(duō)聲音(yīn)認為(wèi)仿真引擎不可(kě)靠，手工作(zuò)坊才是正途。但(dàn)是效率的提升不會(huì)騙人(rén)，引用更先進的研發方法的團隊最終可(kě)以達緻更高(gāo)的效率，從而淘汰低(dī)效率的方法。在美國，許多(duō)領先的自動駕駛公司，比如Tesla以及Waymo，在仿真上(shàng)的投入已經越來(lái)越高(gāo)了，最終這些(xiē)自動駕駛仿真軟件上(shàng)的投入會(huì)溢出到各個(gè)機器(qì)人(rén)的應用中，快速培育這些(xiē)垂直應用的發展。

05總結

機器(qì)人(rén)時(shí)代是中國科技(jì)與經濟的極大(dà)機遇，中國已經占據了明(míng)顯的先發優勢，目前中國是新能源智能汽車(chē)的最大(dà)生(shēng)産國以及消費國，但(dàn)中國公司的研發範式還(hái)停留在手工作(zuò)坊時(shí)代，很(hěn)難高(gāo)效地通(tōng)過先進技(jì)術(shù)将生(shēng)産與消費相連接形成閉環。而海外領先廠商已經進化到以工業軟件為(wèi)核心的研發範式。筆者與團隊自身研發的經驗也确認了以工業軟件為(wèi)核心研發範式相對手工作(zuò)坊範式有(yǒu)兩個(gè)數(shù)量級的效率提升。領先的機器(qì)人(rén)工業軟件可(kě)以極大(dà)地提升研發效率，把生(shēng)産端與消費端相連接形成閉環。這個(gè)閉環将确保我國在機器(qì)人(rén)時(shí)代擁有(yǒu)技(jì)術(shù)以及商業上(shàng)的絕對優勢，因此，機器(qì)人(rén)時(shí)代的工業軟件自主化，中國不能再錯過！